从Java到全栈，开发带SKU的真实企业级电商项目从Java到全栈，开发带SKU的真实企业级电商项目 Python进阶|

从Java到全栈，开发带SKU的真实企业级电商项目

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Python进阶|谈谈几个常用的内置函数

在Python中，函数能够算的上是“一等公民”了，我们先回忆下函数的优点：

但是我们有没有想过，假如我们需求一个函数，比拟简短，而且只需求运用一次（无需反复调用），那还需求定义一个有名字的函数么？

答案能否定的，这里我们就能够运用匿名函数来完成这样的功用。

我们先看看求一个数的平方，我们定义个函数怎样写：

def square(x):
    return x**2
square(3)
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而lambda表达式就能够这样写：

square = lambda x: x**2
square(3)
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依据上面的例子，其实lambda表达式运用还是很简单的，如下：

lambda argument1, argument2,.....: expression
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接下来，引见的map、filter和reduce函数，与lambda表达式分离运用，才干发挥其强大的作用了。

map函数的运用如下：

map(function, iterable)
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其作用是，对iterable的每个元素，都运用function这个函数，最后返回新的可遍历的汇合。

a = [1,2,3,4,5]
b = map(lambda x: x*2,a)
print(list(b))
# [2, 4, 6, 8, 10]
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filter函数的运用如下：

filter(function, iterable)
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其作用是，对iterable的每个元素，都运用function这个函数停止判别，最后返回全部为True的新的可遍历的汇合。

a = [1,2,3,4,5,6]
b = filter(lambda x :x%2 ==0, a)
print(list(b))
# [2, 4, 6]
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reduce函数的运用如下：

reduce(function, iterable)
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function规则有两个参数，表示对iterable每个元素和上一次运算的结果，停止function运算，最后得到一个值，这里要留意，我们需求从functools中导入reduce。

from functools import reduce
a = [1,2,3,4]
b = reduce(lambda x,y: x*y,a)
print(b)
# 24  1*2*3*4
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